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고용의 미래 : 기술기반, AI 기반, 하이브리드 접근방법의 장점 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 브루킹스연구소
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-03-13
- 등록일 2025-03-21
- 권호 283
○ 브루킹스연구소는 기존 학위 및 직함 중심의 채용 방식이 가진 한계를 분석하고, AI 기반의 기술 중심(skill-based) 채용 모델이 이를 어떻게 극복할 수 있는지를 분석한 보고서를 발표
- 특히, 구조화된 기술 분류 체계(택소노미, taxonomy)와 유연한 기술 관계 모델(온톨로지, ontology)을 결합한 하이브리드 접근법이 보다 효과적이고 공정한 채용 환경을 조성할 수 있음을 강조
○ 채용 과정에서 여전히 학력, 직함, 이력서 형식 등에 의존하는 주관적 요소가 강하게 작용함
- 또한, 명확한 기술 요구사항 없이 직무 설명이 이루어져, 구직자는 자신의 경험이 해당 직무에 적합한지 판단하기 어려움
- 이러한 편향은 시간을 낭비할뿐만 아니라 적절한 기술을 가지고 있음에도 불구하고 공식적인 자격증이 없는 숙련 노동력을 체계적으로 배제해왔음
○ 일자리 매칭 격차를 줄이기 위해 정책입안가와 연구자들은 종종 기술분류를 사용했으나 이러한 방법은 일자리의 복잡성이나 맥락을 완전히 파악하지는 못하고 있음
- 대안으로, 연구자들은 온톨로지에 주목하고 있는데, 이는 기술이 직업이나 산업과 어떻게 상호작용하고 있는지를 매핑하는 역동적인 프레임워크임
- 그러나 이러한 방법으로 수천개의 기술과 산업을 매핑하는 것은 엄청난 작업으로, 지속적인 업데이트를 필요로 함
○ 기술분류나 온톨로지만으로는 완벽한 해결책을 제공하지 못하며, 온톨로지를 기술분류에 적용하는 하이브리드적인 접근방법이 두 방법의 강점을 활용할 수 있음
○ 만일 하이브리드 모델이 직업과 인재를 매칭하는 더 나은 방법을 제공한다면, 왜 이들은 표준이 되지 못했는가? 이 방법에는 여러 개의 장애물이 있음
- 낡은 채용규범, 파편화된 데이터 생태계, 높은 실행 비용, 정책의무의 부족
○ 이러한 전망을 현실화시키려면, 고용주는 역량기반 채용을 채용과정에 통합시키고 직업매칭을 위한 기술분류-온톨로지 하이브리드를 시범실시하며, 정책입안가는 오픈소스에 투자하고 프레임워크를 표준화하는 등의 조치가 필요함
- 특히, 구조화된 기술 분류 체계(택소노미, taxonomy)와 유연한 기술 관계 모델(온톨로지, ontology)을 결합한 하이브리드 접근법이 보다 효과적이고 공정한 채용 환경을 조성할 수 있음을 강조
○ 채용 과정에서 여전히 학력, 직함, 이력서 형식 등에 의존하는 주관적 요소가 강하게 작용함
- 또한, 명확한 기술 요구사항 없이 직무 설명이 이루어져, 구직자는 자신의 경험이 해당 직무에 적합한지 판단하기 어려움
- 이러한 편향은 시간을 낭비할뿐만 아니라 적절한 기술을 가지고 있음에도 불구하고 공식적인 자격증이 없는 숙련 노동력을 체계적으로 배제해왔음
○ 일자리 매칭 격차를 줄이기 위해 정책입안가와 연구자들은 종종 기술분류를 사용했으나 이러한 방법은 일자리의 복잡성이나 맥락을 완전히 파악하지는 못하고 있음
- 대안으로, 연구자들은 온톨로지에 주목하고 있는데, 이는 기술이 직업이나 산업과 어떻게 상호작용하고 있는지를 매핑하는 역동적인 프레임워크임
- 그러나 이러한 방법으로 수천개의 기술과 산업을 매핑하는 것은 엄청난 작업으로, 지속적인 업데이트를 필요로 함
○ 기술분류나 온톨로지만으로는 완벽한 해결책을 제공하지 못하며, 온톨로지를 기술분류에 적용하는 하이브리드적인 접근방법이 두 방법의 강점을 활용할 수 있음
○ 만일 하이브리드 모델이 직업과 인재를 매칭하는 더 나은 방법을 제공한다면, 왜 이들은 표준이 되지 못했는가? 이 방법에는 여러 개의 장애물이 있음
- 낡은 채용규범, 파편화된 데이터 생태계, 높은 실행 비용, 정책의무의 부족
○ 이러한 전망을 현실화시키려면, 고용주는 역량기반 채용을 채용과정에 통합시키고 직업매칭을 위한 기술분류-온톨로지 하이브리드를 시범실시하며, 정책입안가는 오픈소스에 투자하고 프레임워크를 표준화하는 등의 조치가 필요함
